Penentuan Penyakit Peradangan Hati Dengan Menggunakan Neural Network Backpropagation

Sari

Abstract - There is a medical record that had kept the symptoms of inflammation
of the liver disease patients and the diagnosis of the disease. This sort of thing is
certainly very useful for health professionals. They can use a medical record that
has been there as an aid to making decisions about the diagnosis of the patient's
disease. in this study will be used backpropagation neural network method for
determination of inflammatory liver disease. From the test results to measure the
performance of the method is to use testing methods confusion matrix and ROC
curve, it is known that the method of back propagation neural network has a value
of 84,62% accuracy and AUC value of 0.801. This shows that the model produced,
including the classification is quite good because it has the AUC values between
0.8-0.9.
Keywords: Confusion Matrix, Neural Network Backpropagation, ROC Curva
Abstrak - Terdapat catatan rekam medis yang telah menyimpan gejala-gejala
penyakit peradangan hati pasien dan diagnosis penyakit tersebut. Hal semacam ini
tentu sangat berguna bagi para a hli kesehatan. Mereka dapat menggunakan
catatan rekam medis yang telah ada sebagai bantuan untuk mengambil keputusan
tentang diagnosis penyakit pasien. pada penelitian ini akan digunakan metode
neural network backpropagation untuk penentuan penyakit peradangan hati. Dari
hasil pengujian untuk mengukur performa dari model menggunakan metode
pengujian Confusion Matrix dan Kurva ROC, diketahui bahwa metode neural
network backpropagation memiliki tingkat akurasi 84,62% dan dengan nilai area
under the curva (AUC) sebesar 0,801. Hal ini menunjukkan bahwa model yang
dihasilkan termasuk katagori klasifikasi cukup baik karena memiliki nilai AUC
antara 0.8-0.9.
Kata kunci: Confusion Matrix, kurva ROC, Neural Network Backpropagation